// This option only targets `DT_HALF` and `DT_QINT8` inference type.
  bool weight_quantization = false;

  // Whether to use the MLIR dynamic range quantizer instead of TOCO.
  bool enable_mlir_dynamic_range_quantizer = false;

  // Whether to allow weight-only quantization. This scheme quantizes
  // weights but will dequantize them back at runtime which is useful for

// RUN: tac-opt-all-backends -tfl-device-transform-gpu %s -split-input-file -verify-diagnostics | FileCheck %s

func.func @pack(%arg0: tensor<1xf32>, %arg1: tensor<1xf32>) -> tensor<2x1xf32> {
  %0 = "tfl.pack"(%arg0, %arg1) {axis = 0 : i32, values_count = 2 : i32} : (tensor<1xf32>, tensor<1xf32>) -> tensor<2x1xf32>
  func.return %0 : tensor<2x1xf32>
}

// CHECK:   func @pack(%[[VAL_0:.*]]: tensor<1xf32>, %[[VAL_1:.*]]: tensor<1xf32>) -> tensor<2x1xf32> {

#include "mlir/Support/LLVM.h"  // from @llvm-project
#include "mlir/Support/LogicalResult.h"  // from @llvm-project
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/experimental/tac/common/targets.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/experimental/tac/common/utils.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/ir/tfl_ops.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/utils/attribute_utils.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/ir/tf_ops.h"

// to resume the conversion after injecting more information in the middle of
// it.
void AddPostVariableFreezingTFToTFLConversionPasses(
    llvm::StringRef saved_model_dir, const toco::TocoFlags& toco_flags,
    const mlir::TFL::PassConfig& pass_config,
    mlir::OpPassManager* pass_manager) {
  // Note:
  // We need to fuse composite ops before LowerStaticTensorList pass.

Sua simplicidade e flexibilidade permitem fazer coisas como utilizar bancos de dados NoSQL como principal sistema de armazenamento de dados.

Por ser tão simples, é relativamente intuitivo de aprender, embora a documentação esteja de forma mais técnica em alguns pontos.

Bạn có thể khai báo "hình dạng" của dữa liệu như là các lớp với các thuộc tính.

Và mỗi thuộc tính có một kiểu dữ liệu.

Sau đó bạn tạo một thực thể của lớp đó với một vài giá trị và nó sẽ validate các giá trị, chuyển đổi chúng sang kiểu dữ liệu phù hợp (nếu đó là trường hợp) và cho bạn một object với toàn bộ dữ liệu.

      // quantizer. This code is temporary until 16x8 is fully supported in MLIR
      // quantizer.
      if (act_type == InputDataType::INT16) {
        if (is_toco) {
          // Conditions when using TOCO.
          if (absl::StrContains(op_name, "LSTMOp")) continue;
        } else {
          // Conditions when using MLIR.
          if (!(absl::StrContains(op_name, "LSTMOp") ||

  pass_config.enable_hlo_to_tf_conversion = enable_hlo_to_tf_conversion;
  pass_config.disable_hlo_to_tfl_conversion = disable_hlo_to_tfl_conversion;
  pass_config.reduce_type_precision = reduce_type_precision;

  toco::TocoFlags toco_flags;
  toco_flags.set_force_select_tf_ops(!emit_builtin_tflite_ops);
  toco_flags.set_enable_select_tf_ops(emit_select_tf_ops);
  toco_flags.set_allow_custom_ops(emit_custom_ops);

		vmap[dwv.InlIndex] = append(vmap[dwv.InlIndex], dwv)

		// Zero index => var was not produced by an inline
		if dwv.InlIndex == 0 {
			continue
		}

		// Look up index in our map, then tack the var in question
		// onto the vars list for the correct inlined call.
		ii := int(dwv.InlIndex) - 1
		idx, ok := imap[ii]
		if !ok {
			// We can occasionally encounter a var produced by the

		}, true, true},
		{"0.1.2.domain/99 notin (10.10.100.1, tick.tack.clock)", internalSelector{
			getRequirement("0.1.2.domain/99", selection.NotIn, sets.NewString("10.10.100.1", "tick.tack.clock"), t),
		}, true, true},
		{"foo  in	 (abc)", internalSelector{
			getRequirement("foo", selection.In, sets.NewString("abc"), t),
		}, true, true},